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第八章 适应纷繁复杂的信息社会的更新机制（第7页）

现在假设你是一名法官，请根据谢弗的方法，模拟自己是如何形成主观判断的。

首先，你要根据证人的证词，依次对嫌犯a、嫌犯b和嫌犯c为主犯的证据的信任度进行预测。

①嫌犯a为主犯的证据→0.2；

②嫌犯b为主犯的证据→0.1；

③嫌犯c为主犯的证据→0.1。

这些分别是关于每个“个人”

的证据。

但是，根据证人的证词不同，有些证据暗示“主犯是嫌犯a或嫌犯b”

。

这与单独证明嫌犯a为主犯或者嫌犯b为主犯的证据是完全不同的。

你可以按照下述方式，预测这种证据的信任度。

④嫌犯a或嫌犯b中的一方为主犯的证据→0.2；

⑤嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.2；

⑥嫌犯a或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.1。

如果将①至⑥中的数据相加，所得之和为0.9，仍不到1。

由于这是缺乏证据的部分，因此可以认为⑦嫌犯a或嫌犯b或嫌犯c为主犯的证据→0.1。

在这种情况下，对你而言，根据①进行推理，“嫌犯a为主犯”

的信任度Bel（a）自然就是0.2。

“嫌犯a或嫌犯b中的一方为主犯”

的信任度Bel（a、b）就是①、②和④三个证据信任度数值相加之和，等于0.5。

由此可见，在嫌犯a单独为主犯的基础上，增加嫌犯b为主犯的可能性后，信任度由0.2增加至0.5。

虽说如此，嫌犯b为主犯的信任度却不是两者之差的0.3。

根据②，“嫌犯b为主犯”

的信任度Bel（b）为0.1。

这与使用概率进行推理存在本质的区别。

在依赖证据进行推理的谢弗理论中，存在许多不明确单独针对嫌犯a或嫌犯b，却又针对两者中某一方的证据。

如上所述，谢弗的信任度函数是在证据叠加的基础上计算出来的。

因此，其判断标准与数学概率是不同的。

此外，在前文中曾经介绍过逻辑概率的概念，那是指根据证据赋予裁决概率或然性的思维方式。

我们可以认为在这一点上，其与信任度函数之间是非常接近的。

D-S证据理论的更新

正如上文所述，无论是邓普斯特提出的一对多的上限概率和下限概率，还是谢弗提出的信任度函数，都不同于普通的概率理论。

因此，其更新的机制自然也不相同。

上限概率、下限概率和信任度函数的更新，又被称为“D-S证据理论的更新”

。

下面，我们将结合上文中提到的法院裁决的实例进行分析说明。

现在，假设在审判过程中发现了新的证据，从客观上证明嫌犯c不可能是主犯。

在这种情况下，应该如何更新“嫌犯a为主犯”

这一判断的或然性呢？

在这种情况下，应该先删除③“嫌犯c为主犯”